Message from FaiLab / 配属希望の方へ

研究室を決める事は、今後の人生を左右するほどのライフイベントです。自身の希望にあった研究室をお勧めしますが、まずはFaiLabがどのような研究室なのかを知って下さい.

FaiLab (Fundamental Artificial Intelligence Laboratory)について知る

求める人材

  • トピックへの興味はあるけれどやりかたがわからない人.
  • 具体的なやりたいことはないけれど最先端の環境で頑張ってみたい人.
  • 自ら動ける人・自らコミュニケーションを取れる人.
  • 答えのない世界でもがける人.

メッセージ

    • 研究室配属は人生の転換点です!
      • 入る研究室によって今後の人生が変わる (ぐらい重要なイベント).
      • 研究室で活動する時間は思ったより長く濃密.
      • 研究室の同期,先輩,教員との関係が将来に大きく影響を与える可能性.
    • 当然、得られるスキルや能力も研究室毎に大きく異なる.
      • 就職先も所属した研究室により大きく異なる可能性.

人気や他人の評価に左右されず「自分に合った研究室」を選ぶべき.

鈴木(潤)研究室はこんなところ

東北大学 人工知能基礎学研究室(FaiLab)は、東北大学自然言語処理研究グループ(NLP)と連携して研究を行なっています。研究グループのテーマや方針は、TOHOKU NLP GROUPを参照ください.

研究室の特徴

① AIの基盤技術をガッツリ学べる
② Tohoku NLP(4研究室合同)の一員として研究活動 
③ 企業からの学術研究員が多数在籍

④ 企業との共同研究多数 and 研究バイトが充実
⑤ 研究費が比較的潤沢
⑥ 研究室が駅近(頑張れば1分で到着可能)

① AIの基盤技術をガッツリ学べる

② Tohoku NLP(4研究室合同)の一員として研究活動 / 坂口・乾研+鈴木研+松林研+斉藤研

Tohoku NLP Group (120名)

教授
准教授
助教
特任准教授
特任助教
*クロスアポイントメント:主たる勤務先

  • *1.Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence 教授
  • *2.国立国語研究所 准教授
  • *3.統計数理研究所 准教授
  • *4.理研AIP 副チームディレクター
  • *5.国立情報学研究所大規模言語モデル研究開発センター
研究員;5名

学術研員:9名

客員研究員:4名

学生:76名

研究生:1名

スタッフ:11名

③ 企業からの学術研究員が多数在籍

●就職相談など気軽に相談できる先輩としての立ち位置 メンターとなってもらい一緒に研究することも可能.

鈴木研・学術研究員(パートタイム研究員)    ※ ()内、兼業:主たる勤務先
  • Kaori Abe / 阿部 香央梨(マシンラーニング・ソリューションズ株式会社)
  • Shiki Sato / 佐藤 志貴 (株式会社サイバーエージェント)
  • Masatoshi Suzuki / 鈴木 正敏 (株式会社Studio Ousia)
  • Yuki Nakamura / 仲村祐希 (LINEヤフー株式会社)
  • Shumpei Miyawaki / 宮脇 峻平 (Algomatic inc.)
  • Makoto Morishita / 森下 睦  (フューチャー株式会社)
  • Aya Wakasa / 若狭 絢

④ 企業との共同研究多数 and 研究バイトが充実

●リアルな世界と繋がりながら研究できます.

  • 契約ありの共同研究 ・・・大手情報通信系上場企業等.
  • 10社以上連携協力 ・・・大手情報通信系上場企業・米系情報通信大手企業.

⑤研究費が比較的潤沢

●注:各研究室の運営費や研究活動資金は基本的に教員が外部から研究資金を何らかの方法で獲得してくることで賄われている.

➤➤➤ つまり研究室によって使える予算規模の多寡に差がある.

⑥ 研究室が駅近(頑張れば1分で到着可能)

学部4年 or 博士前期課程1年(新規配属)のおおよそのスケジュール

基礎固めを頑張る期間(8月末まで or 11月末まで)

●プログラミング能力向上と基礎知識の獲得

  • 基本、講義プログラミング基礎勉強会を頑張る

●基礎勉強会

  •  人工知能/自然言語処理関連の書籍を輪読
●論文精読&発表

  • 論文1本選択
  • 精読
  • 論文の著書のつもりで発表(発表資料作成の勉強含む)

●講義(M1限定)

  • 講義はできるだけたくさん前期に単位をつけておく

何のために研究するのか

https://www.fai.cds.tohoku.ac.jp/xxxjioqqbgqubqubqb_zzzzzz/wordpress/wp-content/themes/solaris_tcd088/img/common/no_avatar.png

大学の研究室に所属してこれから研究を始めるけれど...目的は「成長」.

■研究や研究室活動は「教員」のためにやるわけではない  ➤➤ 学生は研究室のお客さんでもない労働力でもない. 
■研究室/研究活動 = 研究という題材を通して成長する場を提供.
■研究 = 未だ世界のだれも取り組んでいない課題に挑戦  ➤➤ 世界中の誰も答えを知らないことを意味する.
解答のない問題にどう取り組むか?           ➤➤ これらの活動の結果として論文などの成果が出る.
  •  これまでの勉強は解答がある問題 ➡ 社会に出て取り組む課題はほぼ全て解答がない問題.
  •  裁量のOJT(On the Job Training)の場.
■研究の過程の99%は失敗の連続
  •  研究の成功 = 研究完了:そんなに簡単にできるものではない.
  •  失敗の連続の中から成功につながる道を見つけるまたは作り出す.

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今後の人生で必ず必要となる解答のない問題解決するスキルを身につけるための訓練の場

研究への取り組み / どう取り組めば良いのか?

●前提:そんなに簡単ではない / 研究の過程の99%は失敗の連続.
  • 失敗の連続の中から成功につながる道を見つけるまたは作り出す.
  • うまくいかなくて途方に暮れることもある.
  • 人生初めての挫折を味わうこともある.
●とにかく思考錯誤してみよう.
  • 「成功率」は誰もきにしない.
  • 試行錯誤が多いほど成功に辿り着く可能性は上がる.
●多くの人と議論してみよう.
  • 自分にはない考え方やモノの見方.
  • 無限の広がりを得られる可能性.

伝えたい事

AI研究のススメ

AI研究に取り組むメリット

  • ほぼ100%社会貢献に結びつく研究
    • 世の中に求められているというモチベーションにつながる
  • 人間の能力を人手で再現するという面白さ
    • 人間の複雑さ/素晴らしさを再認識する機会にもなる
  • 純粋なアルゴリズムから知能/知性とは? といった哲学的なものまで全てを包含している研究分野
    • 自分の好きな領域を選べる
  • まだ未解決問題は数多く残っている
    • (だいぶ進んできているが) 研究ネタとして困ることはない
  • AI人材の希少価値ゆえに市場価値が高い
    • 給与/生涯賃金が高い
  • あらゆる業界で求められる職種
    • 昨今のAI技術は産業革命と呼ばれるほどの大きなインパクト
    • 就職先に考えられる業種が圧倒的に多い
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